随着信息技术快速发展和深入应用，企业数据呈现出海量增长、动态变化的特征日趋显著。过去十几年信息化以信息系统建设为主，
数据标准化和数据资源中心建设严重滞后，信息系统不支持跨地区、跨部门业务协同，“信息孤岛/烟囱”成为信息化建设的“瓶颈”问题，信息资源不能共享。
数据治理的核心价值体现在于提高
数据质量，打通数据孤岛，因此数据治理正是企业
数字化转型得以实现的必经之路。
一、数据治理的必要性
企业数字化的核心在于做好数据治理，而且不仅要强调技术的支撑，还要强调业务价值的发挥，才能为数字化转型的成功打下良好基础。为企业提供定制化数据治理服务，确保有效且高效的数据使用，从而赋能企业，改进决策、缩减成本、降低风险、提高安全合规，实现企业价值。然而大部分企业在数据管理方面存在以下问题，需要企业进一步提升数据治理能力。
1、数据标准化不足
没有统一的数据标准，导致数据难以集成和统一。指标体系的缺失导致指标定义不清晰与指标间勾稽关系不清，使得
主数据在各业务系统独立维护，同一指标对应多个口径且规则口径不统一。
2、数据质量较低
低质量数据不具备完整性、规范性以及一致性，不仅最终得到的结论有失偏颇，同时低质量数据会增加隐性的成本与直接的资金成本。
3、数据分析平台建设滞后
部分业务活动缺少完整的数据和技术架构、缺少统一规划的
大数据分析平台、缺乏信息化支撑，以及未能有效管理整个大数据平台的管理流程。
4、数据管控较弱
数据管理权责部门界定不清，缺乏有效的管理机制，使得跨部门数据的共享存在壁垒，存在数据孤岛。冗长的数据获取过程导致业务分析的需求难以被快速满足。
5、数据应用简单
没有把数据和业务体系关联起来，数据间的关联比较低。不能对数据进一步探索和挖掘，使得数据的深层价值难以体现。
二、政企如何进行数字化转型？
1、做好数据资产盘点
针对分散在各部门、各系统的数据进行全面普查摸底，建立政企数据资源目录体系，明确相关数据资源的采集、共享、更新等工作环节，实现“业务清、资源清、部门清、共享需求清”。完善政企数据自主登记及动态调整机制，实现数据实时、动态更新，保障数据时效性。
2、建立健全数据共享机制
一个健全的数据共享机制是项目得以持续发展的基础，尤其是针对数据共享环节的重点领域和关键环节的堵点难点，可极大推动项目进度。
3、拓展丰富数据应用场景
结合实际需求，建立数据应用模型，强化数据应用的基础，建立以应用为导向的数据共享机制，拓展数据应用场景。
4、建立数据标准规范体系
从顶层设计角度，需要制定统一完善的数据共享和应用规范体系，包括但不限于数据标准、技术标准、质量标准、应用标准、平台标准、服务标准、监管标准、安全标准等，有序推动分散在各部门间数据向大数据平台汇聚，以此打破“数据孤岛”。
5、加强数据安全管理
树立数据安全思维，加强风险感知和监测预警能力建设，通过确保数据安全、可追溯、不可篡改，加强数据权限管理，完善数据分类分级安全保护，建立数据隐私保护、安全加密、调用异常监测、安全隐患应急处理等机制，全面提升政务数据安全防护能力。
三、数据治理如何帮助政企实现数字化转型
亿信华辰睿治
数据治理平台通过建立统一的数据标准、可量化的数据质量管理、高时效的元数据服务，提升了人员沟通效率，提高数据质量，推动金融行业数据管理水平的稳步提升，提高需求分析、应用设计的工作效率，满足内部全面风险管理能力及精细化管理要求，帮助企业实现数字化转型。
1）推进数据标准化：管理数据标准的定义、发布和执行情况，建立全行通用的数据标准，推进数据标准在系统中的有效落地；
2）提升
数据资产管理能力：基于元数据视图和分析能力，更高效地支持
数据仓库等关键应用的开发效率和质量；
3）提高数据转化信息能力：通过全面数据质量管理，有效地降低了数据质量导致的系统维护和信息维护成本，使数据真正转化为信息；
4）实现精准高效的分析：通过数据治理和管控，系统将提供标准统一的、高质量的数据，并通过元数据服务帮助用户快速定位，促进
数据资产价值的发掘和利用，实现精准高效的分析。
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